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出品 | CSDN云计算 IT 在吞噬一切也在吞噬地球的能源消耗。 现在全球的数据中心耗去了全球用电的 2%到 2030 年时这个数字很有可能上升到 8%。风电是地球上仅次于火电、水电的第三大电力来源风电、光伏为代表的可再生新能源在能源格局中越来越重要。不过被天气影响更多的风电想要并网入供电系统正在借助更多 AI 技术的力量。 例如在电力技术领域利用深度学习和机器学习结合风机级气象预报、风轨迹模拟等气象预报数据实现多模型组合用于风电输出功率预测准确率提升 20% 以上利于风电并网。这背后是新能源科技与 IT 的技术厂商联手研发的结果。以国内的新能源技术企业金风慧能为例金风慧能与英特尔合作基于英特尔统一的大数据分析和 AI 平台 Analytics Zoo将 Spark、TensorFlow、Keras 及其它软件和框架无缝集成到了同一管道中实现将数据存储、数据处理以及训练推理的流水线整合到统一的基础设施上。 AI 深入重要行业应用之后开发者还有哪些顺势而为的机会带着这样的问题CSDN 近日采访了英特尔院士、大数据技术全球 CTO 戴金权以及英特尔首席工程师、人工智能技术中国首席架构师夏磊听听他们对于 AI 硬件算力与软件应用的理解以及对开发者生态的最新介绍。 AI高算力需求下呈现软硬件协同发展 机器学习模型对算力的需求远超传统架构下的 IT 系统性能要求所以除了发展底层硬件如 GPU、持久内存的前沿技术以英特尔为例现在的英特尔已经形成了从硬件算力到软件应用与开源生态全面的布局。并在重要的技术领域如 AI、边缘计算等方向上持续投入技术研发。例如上面提到的 Analytics Zoo还将英特尔提供的众多底层软件加速库如英特尔数学核心函数库 (Intel Math Kernel Library现名为 oneAPI Math Kernel Library)、面向深度神经网络的英特尔 数学核心函数库 (Intel Math Kernel Library for Deep Neural Network, 现名为 oneAPI Deep Neural Network Library) 等应用到上层功率预测方案的优化中去。 除了软硬件技术的投入对于 AI 技术开发生态英特尔对 TensorFlow、PyTorch、MXNet、XGBoost 等开源社区项目投入之外也推出了包括 OpenVINO、BigDL、Analytics Zoo、INCIntel Neural Compressor等开源工具希望通过打造这样的开源社区、开源工具来更好服务开发人员构建一个更加开放的平台和社区。 英特尔开源、软硬件生态赋能开发者创新 从两年前英特尔发起 AI 实践日现在 AI 实践日活动已经涵盖边缘到云端、至强平台到 Movidius VPU 的一系列人工智能实践学习课程英特尔的工程师们从实际应用案例中精选经典的设计及优化实例作为蓝本精心制作并担任导师。它提供全面的培训计划延伸到学术界、协会与合作伙伴的合作协助客户理解人工智能也提高客户产品性能为开发者和开发者社区带来更多支持加速 AI 应用落地。 现在AI 实践日每年服务上万名的技术开发者。而英特尔的开源与赋能开发者的脚步也在继续向前在去年 10 月举办的英特尔技术创新峰会Intel Innovation上英特尔归根溯源重新拥抱广大开发者强调对开发者社区的承诺以及英特尔横跨软件和硬件的开发者至上的理念。 AI正在渗透与应用于越来越多重要的行业中。英特尔从硬件前沿技术的探索、到 AI 应用与开源的软件工具的研发再到重磅投入开发者生态可以说为 AI 的技术生态与开发者提供了全栈与全方面的技术服务与开发机会。如何站在巨人的肩膀开拓自己的 AI 技术与发展路径值得每一位开发者思考。
